1. 面试官：图神经网络 (GNN) 与传统神经网络 (DNN) 相比，有什么优势和劣势？

2. 面试官：如何解释图神经网络中的 Message Passing 过程？这个过程在图神经网络中起到什么作用？

3. 面试官：在图神经网络中，如何处理不同类型的图数据（如有向图、无向图、加权图）？

4. 面试官：图神经网络中的邻域聚合 (Neighborhood Aggregation) 是怎么样的一个操作？它在图神经网络中的作用是什么？

5. 面试官：如何用图神经网络解决节点分类问题？举例说明一个节点分类任务的应用场景。

6. 面试官：在图神经网络中，什么是图卷积 (Graph Convolution)？它与传统卷积神经网络的区别是什么？

7. 面试官：介绍一下图神经网络中的图注意力网络 (Graph Attention Network)。它在图数据中的学习任务中有什么优势？

8. 面试官：如何使用图神经网络进行图表示学习 (Graph Representation Learning)？图表示学习在实际应用中有哪些挑战？

9. 面试官：图神经网络中的跨图模型 (Cross-Graph Model) 是什么？它在跨图学习任务中起到什么作用？

10. 面试官：图神经网络在推荐系统中的应用有哪些特点和优势？